导读:本文包含了多尺度形态学论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:形态学,尺度,图像,边缘,结构,波束,吊杆。
多尺度形态学论文文献综述
王竹筠,杨理践,高松巍[1]（2019）在《基于Laplacian与多尺度数学形态学的漏磁图像边缘增强方法》一文中研究指出为增强管道焊缝漏磁图像的边缘特征,提出一种基于Laplacian与多尺度数学形态学的焊缝漏磁图像边缘增强方法。首先采集管道漏磁内检测器中的漏磁数据进行成像,然后利用数学形态学算法,通过构建多尺度结构元素对图像进行边缘检测,利用边缘颜色约束对删除非边缘点,最后利用拉普拉斯算子对边缘进行增强。结果表明,该方法可较准确地提取漏磁信号图像的焊缝和缺陷边界,实现焊缝和缺陷的边缘增强,具有一定的可行性和实用性。(本文来源于《辽宁石油化工大学学报》期刊2019年05期）
史润泽,李兵[2]（2019）在《柴油机故障信号的形态学多尺度分形分析》一文中研究指出为解决传统单一分形维数在表征信号时的缺陷,提出一种基于形态学计算的多尺度分形维数估计方法。对柴油机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行分析,并与单一分形维数方法进行对比。结果表明:基于形态学计算的多尺度分形维数能准确地对柴油机不同状态下的信号进行分类,计算简单快速,具有很好的故障诊断效果。(本文来源于《兵工自动化》期刊2019年09期）
秦文进,卢世军,雷斌,郑恩明[3]（2019）在《基于多尺度形态学的干扰阻塞方法》一文中研究指出针对干扰阻塞算法导致输出波束基底起伏问题,提出了基于多尺度形态学的干扰阻塞方法。该方法首先利用阻塞矩阵对线列阵拾取数据进行阻塞预处理,其次对阻塞后数据进行波束形成得到干扰阻塞后波束,然后采用多尺度形态学方法提取干扰阻塞输出波束基底,最后采用提取的波束基底校正干扰阻塞输出波束,达到预期的干扰阻塞效果。数值仿真和数据处理均表明:该方法通过多尺度形态学改善了干扰阻塞方法,降低了波束基底起伏,使探测盲区宽度由34°缩小到4°,且避免了单一尺度形态学引起虚假目标输出问题,解决了干扰阻塞方法产生的波束基底起伏问题。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2019年02期）
崔国庆[4]（2019）在《基于多尺度形态学的伸缩式舞台电动吊杆机设计》一文中研究指出随着国家经济建设的高度发展,精神文明建设越来越受到重视,演绎舞台方面也得到了高速发展。以往舞台的电动吊杆机容易发生故障,危及演出以及工作人员的安全。根据演绎场馆对舞台电动吊杆机的要求,参照并对比各大优秀剧场优秀的电动吊杆机设备,提出基于多尺度形态学对伸缩式舞台电动吊杆机进行设计,并对此电动吊杆机设计进行了具体分析,主要包括结构设计、控制系统和制动器设计,完成伸缩式舞台电动吊杆机的设计,最后通过实验对比了传统吊杆机和此次设计的吊杆机的性能,结果表明了此次设计的吊杆机的有效性与实用性。(本文来源于《艺术科技》期刊2019年04期）
刘晓刚,闫红方,张荣[5]（2019）在《基于形态学多尺度多结构的熔池图像边缘检测》一文中研究指出熔池图像的边缘提取是实现焊接自动化的关键环节。本文提出采用多尺度多结构的形态学算子对熔池图像进行处理。运用matlab软件进行边缘提取并进行结果验证,同时将其与传统的边缘检测算子及采用不同结构元素的形态学算子进行对比。结果表明,该算子不仅能够提取完整的边缘,而且实现了边缘精准定位和去噪能力的最佳融合。(本文来源于《热加工工艺》期刊2019年05期）
李莉,杨争艳,王敬涛,韩明[6]（2018）在《多尺度多方向结构元素形态学绝缘子闪络图像边缘检测算法研究》一文中研究指出针对绝缘子闪络图像中的噪声和边缘细节模糊问题,提出了一种多尺度和多方向图像边缘检测算法。该算法利用结构元素方向性的差异和递归形态滤波,对采集图像的边缘进行提取和去噪,根据多尺度多方向得到滤波图像的初始轮廓,完成绝缘子闪络的检测,。为了验证本文算法的有效性和准确性,本文选用不同的绝缘子闪络进行实验。实验结果表明本文的算法能够滤除采集图像的噪声。保留原始图像的边缘细节,实现放电区域绝缘子闪络图像的边缘检测。(本文来源于《电视技术》期刊2018年11期）
林雨准,张保明,郭海涛,卢俊[7]（2018）在《结合多尺度分割和形态学运算的高分辨率遥感影像阴影检测》一文中研究指出目的针对阴影在高分辨率遥感影像的特性,提出了一种多尺度分割和形态学运算相结合的阴影检测方法。方法基于面向对象思想,首先利用均值漂移法实现影像分割生成对象,并以对象为基本单元分别进行形态学膨胀和腐蚀运算,从而获得面向对象的阴影指数;然后对影像进行多尺度分割,生成阴影指数矢量;最后对阴影指数矢量和亮度均值分别指定高低阈值,进而获得阴影检测结果。结果选取高分二号和Google earth影像进行实验,采用误检率、漏检率和总错误率3个指标进行定量分析,并将实验结果与结合多特征法和形态学阴影指数法进行比较。在阴影检测定量精度分析中,相比于对比方法,本文方法的误检率偏高,但漏检率平均降低了7.31%;在建筑物阴影检测实验中,本文方法的漏检率同样下降了4.5个百分点;在多尺度效果融合分析中,本文方法在多组尺度组合下,各项精度指标均较理想;在阴影压盖地物实验中,3种方法的误检情况差异不大,但本文方法的漏检率得到较大改善,其下降程度平均达到了19.29%。结论本文提出的阴影检测方法具备一定的抗干扰能力,适用性强,可靠性高。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2018年08期）
王小鹏,姚丽娟,文昊天,赵君君[8]（2018）在《形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像》一文中研究指出针对枸杞分级过程中因图像噪声、光照不均匀和粘连等造成枸杞难以准确分割的问题,提出了一种基于形态学多尺度开闭重建结合凹点匹配的分割方法。首先提取原始图像的红色分量去除枸杞光照阴影噪声,利用形态学多尺度混合开闭重建对红色分量图像进行重建,平滑枸杞内部而保留轮廓边缘信息;然后采用8邻域跟踪算法提取粘连枸杞轮廓边缘;最后运用圆形模板检测粘连枸杞的轮廓凹点,以凹点间最短欧氏距离为匹配条件连接凹点对,并对匹配错误的凹点对进行修正,实现粘连枸杞分割。试验结果表明,该文方法分割准确率较高,而过分割率较低,相比标记控制的分水岭和直接凹点匹配分割等方法,对粘连枸杞分割效果较好,分割准确率可达到96%。该研究可为枸杞分割技术提供理论支撑。(本文来源于《农业工程学报》期刊2018年02期）
郭亚,肖定华,黄艳国[9]（2018）在《数学形态学和多尺度分析的路面裂缝提取》一文中研究指出针对路面图像对比度低、背景纹理复杂、噪声多的特点,首先通过设计一种频域滤波器进行滤波,去除部分噪声,增强裂缝图像和抑制背景的干扰;其次基于多尺度分析的优点,选取不同尺寸的结构元素进行形态学运算,进一步去除噪声及伪裂缝;最后进行Beamlet变换,对不同尺寸、不同位置和方向的裂缝目标进行精确逼近,重构裂缝图像从而提取目标。试验结果证明了该方法的有效性,取得了比较好的效果。(本文来源于《公路》期刊2018年01期）
刘莉,刘珊,钱雪飞[10]（2018）在《多尺度形态学的局部对比度增强优化算法》一文中研究指出为了解决灰度图像对比度低而难以增强目标区域的问题,对传统的局部对比度增强算法进行优化,提出了多尺度形态学的局部对比度增强优化算法。该算法利用多尺度形态学算子,对原有局部对比度拉伸算法进行改进,通过建立形态学塔形和差别塔型,最后重建图像,以实现局部目标对比度增强。实验结果表明,提出的算法可以很好地增强灰度图像目标区域的对比度,应用前景广泛。(本文来源于《弹箭与制导学报》期刊2018年02期）
多尺度形态学论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为解决传统单一分形维数在表征信号时的缺陷,提出一种基于形态学计算的多尺度分形维数估计方法。对柴油机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行分析,并与单一分形维数方法进行对比。结果表明:基于形态学计算的多尺度分形维数能准确地对柴油机不同状态下的信号进行分类,计算简单快速,具有很好的故障诊断效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
多尺度形态学论文参考文献
[1].王竹筠,杨理践,高松巍.基于Laplacian与多尺度数学形态学的漏磁图像边缘增强方法[J].辽宁石油化工大学学报.2019
[2].史润泽,李兵.柴油机故障信号的形态学多尺度分形分析[J].兵工自动化.2019
[3].秦文进,卢世军,雷斌,郑恩明.基于多尺度形态学的干扰阻塞方法[J].探测与控制学报.2019
[4].崔国庆.基于多尺度形态学的伸缩式舞台电动吊杆机设计[J].艺术科技.2019
[5].刘晓刚,闫红方,张荣.基于形态学多尺度多结构的熔池图像边缘检测[J].热加工工艺.2019
[6].李莉,杨争艳,王敬涛,韩明.多尺度多方向结构元素形态学绝缘子闪络图像边缘检测算法研究[J].电视技术.2018
[7].林雨准,张保明,郭海涛,卢俊.结合多尺度分割和形态学运算的高分辨率遥感影像阴影检测[J].中国图象图形学报.2018
[8].王小鹏,姚丽娟,文昊天,赵君君.形态学多尺度重建结合凹点匹配分割枸杞图像[J].农业工程学报.2018
[9].郭亚,肖定华,黄艳国.数学形态学和多尺度分析的路面裂缝提取[J].公路.2018
[10].刘莉,刘珊,钱雪飞.多尺度形态学的局部对比度增强优化算法[J].弹箭与制导学报.2018
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